早些时候，笔者向AI询问了一个问题：现如今移动互联网的繁荣，背后离不开哪些底层建设？

 

AI的回复中，既包含了蜂窝网络发展、计算与存储基础设施建设、操作系统等不言而喻的答案，此外，里面也提到了网络安全、身份认证、地图定位服务以及支付体系等更为基础却常被人忽视的东西。

如果AI眼镜将作为下一个计算平台硬件支撑，想必同样会涉及以上的底层建设。如果从支付体系建设来看，AI眼镜走到哪一步了？（为避免歧义，本文中AI眼镜为所有智能眼镜产品的合集）

雷朋曾为太阳眼镜开发了NFC支付，图源：网络

 

眼镜支付：微创新也可以成为杀手级应用

 

回顾近期国内AI眼镜相关动态，不难发现接入支付体系已经成为了各大厂商的一个共识：

• Rokid Glasses的发布会展示了一个AI眼镜线下购物的场景：用户看到支付二维码，通过语音指令“扫描支付”即可快速付款；

• 雷鸟V3发布会曾透露将会在今年更新支小宝扫码支付功能；

• 今年4月星纪魅族预告了AR眼镜线下支付功能，据悉会在今年Q3季度推出，支持StarV Air2以及今年眼镜新品。

以上眼镜支付解决方案均由支付宝提供支持，另有消息指出，支付宝背后的蚂蚁集团正在开发AI眼镜产品，旨在探索新一代支付入口以及数字人助理终端的潜力。

图源：星纪魅族

如果分别从硬件厂商以及金融企业来看，他们对眼镜支付会有两个不同的视角。

对于硬件厂商而言，眼镜接入支付体系无疑是一个很值得尝试的功能：首先眼镜与手机、钱包一样，均属于随身携带设备，因而具有取代其中一两样的机会。此外，如果对比常见的手机扫码支付，眼镜支付在便携性方面会更胜一筹：

手机支付链路：掏出手机—解锁—打开APP—启动扫码页面—输入金额—付款

眼镜支付链路：看着付款码—说出支付金额—付款

目前很多人仍在好奇AI眼镜的杀手级应用是什么，在笔者看来，只要设备跟手机、电脑一样具有足够的市场潜力，那么单一的应用场景：如导航、社交、游戏等均不会是杀手级应用。相反， 各方面软硬件综合体验的提升，如性能、交互、佩戴、内容生态以及支付体系建设等从无到有构建以及改善，才是所谓的“杀手级应用”。AI眼镜厂商接入“支付体系”，可以视为小试牛刀，但也是必要基建。

雷鸟V3，图源：网络

对于蚂蚁集团，虽说AI眼镜市场尚未大规模起量，但是从长远来看有着其战略价值。由于AI眼镜将成为下一代计算平台已经成为了越来越多人的共识，并且整个AI眼镜市场已经处于高速发展前夕，企业积极入局眼镜支付业务可以视为对未来新战场的押注，并能延续自己的领先地位。

在不少人看来，眼镜支付只不过是很小的痒点创新，在这方面研发投入真的有必要吗？这里可以将其与蚂蚁集团正在强推的碰一下支付做个对比。

碰一下支付于去年7月正式推出，据悉企业已经为此投入了超过300亿。事后来看，碰一下支付业务推进速度非常亮眼：截至去年4月，已经覆盖400+城市、5000+品牌方、千万级接入商家、300+细分场景、1亿+用户，用户增长速度甚至高于当年的余额宝。

此前有人询问支付宝“碰一下” 项目的负责人李佳佳，“从‘碰一下’到‘扫一下’，这种新的交互到底改变了什么？”对此，她的答案是：“体验层面本身就是一个值得去做的商业模型，体验就是商业的一部分。”

因而即便是再小的创新，如果拉长时间线，只要它能提供更加无感、更加直观流畅的体验，便有机会触达用户并形成使用黏性。从这个角度来看，眼镜支付同样是一个具有广阔市场前景的赛道。

图源：支付宝

 

声纹支付铺开，后续会是虹膜支付吗？

上述眼镜所实现的支付功能，底层依赖于声纹识别，声纹与指纹、人脸一样，它作为一种生物特征，具有较高的稳定性和一致性。此外，由于AI眼镜多倾向于采用语音交互，因而声纹支付会是一个较为理想的解决方案。

根据网络信息，声纹支付在国内最早于2015年前后有所应用，主要场景有银行账户登录、疫情时期的无接触支付等，国内方案商有支付宝、百度、腾讯、科大讯飞等。

图源：ChatGPT

需要注意的是，声纹支付可能会因为环境嘈杂、感冒等身体条件变化从而影响到识别效果。总体而言，主流支付手段的安全性可以做以下排序：人脸识别<声纹识别<指纹识别<虹膜识别。

为了打消眼镜用户在支付方面的顾虑，目前解决方案主要有两种，一是仅适用于小额支付，二是引入更多辅助性检测机制。如Rokid Glasses产品介绍中曾提到，其引入了“支付宝的多重安全保障，包括采用AIGC音频检测技术的深度防伪技术，软硬件结合的立体防控体系，与支付宝账户可信链接的多端协同保障，及多种保障资金安全的设置。”

Rokid Glasses，图源：网络

除声纹外，市场还在探索更加安全便捷的支付解决方案，此前Vision Pro给行业树立了一个标杆，那便是Optic ID背后的虹膜支付。

据了解，虹膜是位于黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状部分，其包含有很多相互交错的斑点、细丝、条纹、隐窝等细节特征。虹膜在我们成长过程中可以保持一致性，因而可以作为身份识别的凭证之一。此外，一个虹膜大约有266个单位的读取点，识别准确率以及安全性显著高于主流的指纹识别方案，苹果表示陌生人使用Optical ID误解锁Vision Pro的可能性不足百万分之一。

主要原理方面，Vision Pro依赖于红外照明灯以及摄像头阵列，不可见光点亮双眼并最终投射到相机，而后设备端会进一步检测虹膜图像信号。

对比来看，声纹支付并不需要引入全新的硬件，因而它的硬件成本极低，而虹膜识别需要引入一整套红外以及识别模块，成本稍高。

虹膜识别/支付也不算是一个新鲜的技术路线，此前三星S系列机型曾搭载过相关解锁方案；2023年初腾讯申请了包括“微信虹膜识别”“微信虹膜支付”“微信虹膜”等商标，同年还与七鑫易维与创维XR联合展示了「XR虹膜识别&眼球追踪」方案。

目前支持虹膜支付的硬件终端仍不算多，因而它还是一种相对冷门的支付解决方案。不过，如果后续进一步迈入VR/AR时代，虹膜支付这种非接触式、适合近眼集成的方案将会进一步释放潜力。

 

支付体系奠基，AI眼镜将衍生出新的生活方式

前文提到，支付体系是移动互联网的重要底层支撑，如果说互联网解决的是人与人之间连接的问题，而支付体系的出现，则成为了人与人之间协作的信任支撑，它起到了某种纽带以及粘合剂的角色，这是我们各种网络消费娱乐方式兴盛的前提。同样，随着AI眼镜支付体系的建立，我们将有望看到更多创新用例。

AR可能是空间联网的最佳解决方案之一

致敬未知初代产品曾推出了一个名为“线下大爆炸”的功能，用户可向设备询问附近的美食商铺、文旅景点等信息。虽说该功能的完成度不算高，事后来看市场反响也不大，但是该功能其实非常符合我们对未来的想象：在这之前各种商铺街景信息需要通过手机的小屏幕呈现，而到了AR眼镜时代，商铺信息所见即所得，这种体验会非常连贯。

目前我们已经看到了AR眼镜走出户外的曙光，其一是光学方案的升级、其二是3D地图等基础设施的就绪。近日AWE期间，笔者注意到Snap与3D地图开发商Niantic Spatial达成了合作，这是一个非常积极的信号：Niantic Spatial手握数百万个3D街景数据，因而Snap开发者可以在此基础之上快速构建相应的多人共享AR内容。举例而言，眼镜用户可以在一个商铺的墙上写下虚拟用餐评价，而其他眼镜用户路过时可以直接看到相应的留言回复。

如果进一步延伸，我们甚至可以再做一些极端的设想：未来线下的广告牌、霓虹灯、背景板、建筑装潢、雕塑等，同样可以基于AR眼镜重塑，即我们的生活资料可以是毛坯房，装饰全部由数字内容填充，而支付体系则可以用于实现某种数字付费入口。

图源：Niantic Spatial

 

打通线下购物场景

当AI眼镜打通支付环节，那么它将能让我们实现无感购物。如在未来的线下零售门店中，AR眼镜可以直接帮你导航到你需要的物品栏，此外，它可以显示更多商品信息，如产品评价、历史价格等，从而为用户提供更多购买决策。

值得一提的是，加拿大数据服务机构Flybits在上个月推出了一款名为“XRCard”的独特的信用卡，它的实体卡片与普通银行卡无异，只不过借助AR眼镜可以扩展出更多功能。如下图所示，卡片持有者可以看到本月的消费记录、消费场所、转账记录等信息。

无独有偶，近期日本7-11集团也联合AR眼镜厂商Cellid以及金融集团SMBC展开了一场AR购物演示：用户使用AR眼镜在线下门店购物时，可以获得商品识别、商品推荐、商品陈列货架引导、便捷支付等功能体验。而在2022年，7-11也曾测试了智能眼镜用于远程购物的可能性，即店员佩戴拍摄眼镜，摄像头可以看到门店实时画面，而线上用户可以根据第一视角视频挑选自己想要的产品，此举旨在便于服务老龄用户的网购需求。

图源：7-11

 

总而言之，AI眼镜支付体系仍处于小试牛刀阶段，目前仍显得微不足道。不过从长远来看，它在AI眼镜平台构建当中，又会是关键一环。

 

如果在未来的某一天回顾当前，或许某些人会将眼镜支付功能视为“XX一小步，未来一大步”的重要价值。让我们持续关注AI眼镜支付体系的发展与繁荣。